SQLのチューニング方法 昔Qiitaで書いたものをzennにうつして、若干の修正、追加をしてみました。 ORACLEでの経験を元に書いていますがコストベースのリレーショナルデータべースなら大体共通の考え方だと思うので他にも使えると思います。 SQLのチューニングといえば比較的容易に済むインデックスをとりあえず作成する。といった対応を取られがちですが、数万レコード程度でのデータ量ではあまり効き目がなく（自分の経験則）、どちらかといえば、結合順が大幅に狂ってたりすることが原因のことが多かったりします。よって本当にインデックスがないことが原因なのか？を熟考する必要があります。（例えばID以外のフラグとかコードに単項目indexを貼ってるのもみたことがあります。怖いけど実話） また、インデックスを作りすぎるとオプティマイザが狂いやすくなって他のSQLにも悪影響を及ぼしたりするので結構熟慮して追加
目的別データベース選定 それぞれのDBの特徴や特性を軽く紹介していきます。 リレーショナル（Amazon Aurora） RDSに管理されるMySQL/PostgreSQL互換のRDBです。 RDSのMySQL/PostgreSQLと比較したAuroraのメリット 対障害性 並列クエリ Global Database パフォーマンス: MySQLの最大5倍, PostgreSQLの最大3倍高速 RDSでは特段理由がなければ、Auroraを選択することになるかと思います。 適しているユースケース ERP CRM 財務・銀行 SaaS(マルチテナントアプリケーション) 構成要素 DBCluster DBInstance プライマリインスタンス(Writer)（書き込み/読み込み） Auroraレプリカ(Reader) エンドポイント クラスターエンドポイント 読み取りエンドポイント カスタムエ
Loved by Developers Database design tool for creating schema diagrams, built for the modern development workflow. See the big picture Visualize your database schema and gain a birds-eye view of how different models fits together. Create a living document of your database schema that helps when architecting new features or onboarding new team members. Streamline your team's development workflow Dra
SREチームの長田です。 この記事はTech Kayac Advent Calendar Migration Track 1日目の記事です。 今回はLobiで使用していたMongoDBをMySQLに移行したはなしです。 MongoDBを何に使っていたか DAUなどのKPIレポートや、サービスの状況を把握するための各種集計結果を保存するために使っていました。 サービス開始直後はこれらの数字を色々と試行錯誤しながら追加したり、減らしたりしていました。 頻繁な追加削除があるデータ構造を保存するために、スキーマレスなデータベースであるMongoDBはちょうどよかったようです。 (当時スキーマレスデータベースが流行っていたというのもあるでしょう) なぜ移行したのか MongoDBに保存されたドキュメントは、スキーマ管理がされていませんでした。 スキーマレスであることをいいことに、その時時によって様々
George Anadiotis （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 石橋啓一郎 2019-10-28 06:30 460億ドル（4兆9000億円）の市場の70％と言えば大変な規模だが、Gartnerの予想によれば、新しい社内アプリケーションの70％以上がいずれオープンソースのデータベース管理システム（OSDBMS）上で開発されるようになるという。Perconaが最近実施した大規模な調査では、そのオープンソースデータベースに関する市場動向が明らかになった。 この「Open Source Data Management Software Survey」は、オープンソースデータベース関連のさまざまなサービスを提供する企業であるPerconaが、オープンソースデータベース利用者の利用パターンや意見を把握するために実施した調査だ。アムステルダムで開催されたPercona主催の
背景 つい先日、自分の担当プロダクトがひとまずα版リリースしました。 これまでのキャリアでは既存システムの拡張などが多く、ビジネスとしては自分で0からDBのテーブル設計をする機会がなかったため、キャッキャしながら今回初めてすべての設計をしたのですが、現実は厳しい。結構な数の失敗をしてしまいました。 この記事では、そんな「失敗したな〜」と思った設計についてまとめて、供養にしようと思います。 失敗したテーブル定義 というわけで、よかれと思ってテーブル定義してみたらつらかったことたち。 ネット広告系の会社なので、広告のデータ構造のサンプル多めです。 過度なテーブル分割 広告テーブル id name status bid url
1. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け 2018年version 2018/9/21 株式会社リクルートテクノロジーズ データテクノロジーラボ部 渡部徹太郎 db tech showcase Tokyo 2018 2. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. 自己紹介 {"ID" ："fetaro" "名前"："渡部 徹太郎" "研究"："東京工業大学でデータベースと情報検索の研究" "仕事"：{前職:["証券会社のオンライントレードシステムのWeb基盤", "オープンソースなら何でも。主にMongoDB,NoSQL"], 現職:["リクルート分析基盤のプラットフォームリーダ, BigQuery,
Looking for an Amazon Redshift client? TeamSQL has retired and is not available for download anymore. You can The world's first and the only query and management tool built for Amazon Redshift. Get DataRow for Amazon Redshift Hello, TeamSQL has been a great platform to experiment with modern UI and powerful features to help you manage your popular databases with collaborative features. Over two ye
最終更新 2019-09-11 クラウドのリレーショナル・データベースサービス Amazon RDS、Azure SQL Database、Google Cloud SQL について、機能・料金・管理面などの比較をしてみます。 2019/06/21、Amazon RDS にて Aurora 以外にも容量自動拡張機能が追加されました。詳細019/04/26、Amazon RDS の 1時間単位の課金が秒単位 (ただし最低利用10分) になったことを追記。2019/04/10、DBバージョン・CPU・メモリ等を最新化。Azure SQL Database の「読み取りスケールアウト」の説明を追記 (追加コストなし！) リレーショナル・データベースとは リレーショナル・データベース (RDBMS) とは、表形式でデータを保存でき、 SQL などの言語によってデータの取得・集計・加工が行えるもので
こんにちは、@yoheiMuneです。 G's ACADEMY TOKYOさんでいくつか講義を担当させていただいているのですが、新しくデータベース設計の講義を行ったので、そのスライドを公開したいと思います。 講義内容 この講義は、初めてプログラミングを学んだ方向けで、卒業制作で作るアプリケーションのデータベース設計ができるようになることを目標にしています。特に論理設計を扱い、アプリケーションで扱うデータ構造を読み解いて理解できるようになります。 論理設計では以下の項目を扱います。 データの理解 エンティティの定義 リレーションシップの定義 データ項目の定義 列の定義 少しでも参考になればと思い、もし気になった方はチラッと見てみて頂けたら嬉しいです。 編集後記 データベース設計についていざ講義を作ろうとするとなかなかアイデアがまとまりませんでした。いつもやっていることをいざ明文化しようとする
![[講義] データベース設計の講義資料を公開します - YoheiM .NET](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c8f8646166b23c50571aee45678e8d77a47d399e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%2Fwww.yoheim.net%2Fimage%2F546.png)
Basic support for relational databases: MySQL, SQL Server, PostgreSQL and others Data Editor SQL Editor Database schema editor DDL Basic ER Diagrams Basic charts Data export/import Task management Database maintenance tools All DBeaver Community featuresAdvanced securityAdvanced support for relational databasesConnection through ODBC driversNoSQL databases support: MongoDB, Cassandra, Redis, Couch
はじめに RDB とスキーマレス DB をどういう基準で使い分けるのかを、会社で聞かれた際に答えた雑な回答をメモ書きしておく。 他にも多くの基準があるだろうし、スキーマレス DB というか KVS は様々な実装があり、そのそれぞれが微妙に違うので議論として曖昧な部分はある。 特に、運用面やデータ量がペタバイトクラスになる状況については考慮していない。 僕は SI 戦士なので、最終的には金を無限に突っ込んだ Oracle 先生が最高のデータベースであると考えている。 そういうバイアスのある人間の意見だと思って以下の文章は読んで欲しい。 念頭に置いているデータベースについて このエントリを書くにあたって念頭においているデータベースは以下の通り RDB Oracle PostgreSQL MySQL スキーマレス DB MongoDB Amazon DynamoDB 最初は Redis を
The Database that Syncs! PouchDB is an open-source JavaScript database inspired by Apache CouchDB that is designed to run well within the browser. PouchDB was created to help web developers build applications that work as well offline as they do online. It enables applications to store data locally while offline, then synchronize it with CouchDB and compatible servers when the application is back
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